对于1.6B模型■◆★，能实现性能接近4★★.4B模型，内存占用仅为后者的1/22，延迟增加量为1/6。

　　前缀嵌入生成：为每个并行路径引入可训练的前缀向量（维度与输入嵌入一致），拼接在原始输入前■◆◆◆■，形成路径专属输入。KV缓存区分：在Transformer的注意力层中，不同路径的键（K）和值（V）缓存相互独立◆★■★★◆，确保各路径的计算互不打扰，增强输出多样性★■◆。

　　在GSM8K数学推理任务中，P=8使1.8B模型性能提升34%（相对基准），显著高于参数扩展的增益★◆★。

　　核心改进是将CFG的固定双路径扩展为P条可学习的并行路径★★■■■，每条路径通过可训练的前缀嵌入生成差异化输入。

　　将CFG的并行思想扩展到计算缩放PARSCALE对于CFG双路径的灵感迁移

　　新闻信息服务许可证音像制品出版许可证广播电视节目制作经营许可证网络视听许可证网络文化经营许可证

　　门房内，两个仆人大模大样，就那样坐着，对所谓的小主人没有一点尊重★■◆★◆◆，漫不经心◆◆◆◆，说老祖宗要死了，幸灾乐祸◆◆■。

　　并行执行：将P个差异化输入同时输入模型，利用GPU的并行计算能力★■◆，一次性完成P路前向传播◆◆★，生成P个输出流。效率优势：通过批量矩阵运算实现P路并行■★★，计算效率随P线性增长★★，共享模型主体参数，仅增加前缀嵌入等少量可训练参数。

　　阶段2★★■：冻结主体参数，仅训练前缀嵌入和聚合权重（20Btokens，占总数据的 2%）。

　　通过多层感知机（MLP）动态计算各路径输出的聚合权重，替代 CFG 的固定权重机制：若某路径输出与当前输入语义匹配度高，MLP 会为其分配更高权重。

　　研究团队在Qwen-2◆◆■■.5-3B模型上进行持续预训练和参数高效微调（PEFT），仅调整前缀和聚合权重。

　　PARSCALE通过可学习的多路径输入、动态聚合权重◆◆、全流程并行优化■◆◆◆，将CFG的 ■■★◆◆◆“双路径启发” 升级为一种通用的计算缩放范式。

　　CFG用2条并行路径提升性能■★◆■■◆，PARSCALE则将路径数量扩展为P条（如P=8），并通过可学习的输入变换和动态聚合◆◆■◆◆■，使并行计算成为一种可扩展的 “计算缩放” 范式。下图展示了PARSCALE方法。

　　他们将CFG的并行思想从 “生成阶段的推理优化” 扩展为 ■★★◆★“训练和推理全流程的「计算缩放」★■◆◆”。

　　目前LLMs的优化主要有两种思路：参数扩展（如GPT-4）和推理时间扩展（如DeepSeek-R1）■■★◆★，但会增加内存和时间成本。

　　★■“吱吱！”毛球尖叫，它也将一切看在了眼中，气愤不过★◆■★◆，那意思是说，要狠狠的教训。

　　由此提出假设：并行计算的规模（如路径数量）可能是提升模型能力的关键因素■★◆★■◆，而非仅依赖参数规模或推理时间的串行扩展（如生成更多token）★◆★■。

　　他有足够的底气◆◆■■■◆，因为族中那头金色的神狼来了■■■★，这是五万里内最强大的一头祭灵凯发k8app苹果，活了很漫长的岁月◆★★。族主也许不是这片土地上的第一高手，但是这头金色的神狼却可以在各大族的祭灵中称尊！

　　研究人员观察到CFG的有效性可能源于计算量的增加（两次前向传播），而非单纯的条件引导。

　　其核心在于利用并行计算（两次前向传播）增强模型决策的多样性和准确性◆■■，而无需增加模型参数。

　　CFG 通过同时运行有条件生成（输入提示词）和无条件生成（不输入提示词）两条路径，再通过加权平均融合结果凯发k8app苹果，提升生成质量（如文本相关性、图像细节精准度）。

　　乡村两级干部都要增强工作的主动性■◆★、积极性和前瞻性，随着农村一系列、全方位改革的不断深化，这就要求我们必须转变传统的思维方式和工作方法，以全新的思维方式来谋划工作★◆★★■，以灵活工作方法来解决工作中的难题，要切实转变以前那种按部就班■■◆◆、思维置后、工作被动的状况◆■■◆■，要紧密结合本村、本单位的实际，创造性地开展工作，从现在起就要干当前、想明年，及早考虑，超前谋划明年工作的思路和重点，力争使各项工作取得新的更大的成绩■◆■◆◆★。这次会议之后，各村、各单位的一个重要任务就是尽快召开会议，结合各村★★■■、各单位实际讨论研究制定下半年的工作思路和目标任务，切实解决当前存在的影响工作进度的问题◆■。

　　结果显示■★◆，在代码生成任务（HumanEval+）中PEFT 方法使Pass@1提升15%◆◆■◆★■，且冻结主体参数时仍有效★★■，证明动态调整 P 的可行性◆★■◆。

　　既能提升模型能力，又不显著增加内存和时间成本◆◆■，LLM第三种Scaling Law被提出了。

　　老族长听闻过一些秘辛与传说◆★，道：◆◆■★◆“此鼎贵不可言◆◆★★★，熬炼过稀世宝药，经年累月■◆，鼎壁不断吸收药性，化在了当中，而今金色的朱厌血落入■■◆◆◆■，令它共鸣。”

　　P=8模型在GSM8K上提升34%◆★★■★，且与从头训练效果相当，证明少量数据即可激活并行路径的有效性。且该策略使训练成本降低约 98%